Python数据分析之使用matplotlib绘制折线图、柱状图和柱线混合图

目录

• matplotlib介绍
• matplotlib绘制折线图
• matplotlib绘制柱状图
• matplotlib绘制柱线混合图
• 总结

matplotlib介绍

• Matplotlib 是 Python 的绘图库。 它可与 NumPy 一起使用，提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。 它也可以和图形工具包一起使用，如 PyQt 和 wxPython。
• 安装Matplotlib库命令：在cmd命令窗口输入pip install matplotlib。

matplotlib绘制折线图

1、绘制一条折线的折线图

# -*- coding:utf-8 -*-
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
# 处理乱码
matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用黑体显示中文
x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 50, 20, 100]
# "r" 表示红色，ms用来设置*的大小
plt.plot(x, y, "r", marker='*', ms=10, label="a")
# plt.plot([1, 2, 3, 4], [20, 30, 80, 40], label="b")
plt.xticks(rotation=45)
plt.xlabel("发布日期")
plt.ylabel("小说数量")
plt.title("80小说网活跃度")
# upper left 将图例a显示到左上角
plt.legend(loc="upper left")
# 在折线图上显示具体数值, ha参数控制水平对齐方式, va控制垂直对齐方式
for x1, y1 in zip(x, y):
    plt.text(x1, y1 + 1, str(y1), ha='center', va='bottom', fontsize=20, rotation=0)
plt.savefig("a.jpg")
plt.show()

图形效果展示：

注意：savefig()是图形存储成图片，show()是将图形显示出来。

2、绘制多条折线

# -*- coding:utf-8 -*-
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用黑体显示中文
x = [1, 2, 3, 4]
y1 = [45, 50, 20, 100]
y2 = [26, 10, 76, 25]
y3 = [11, 66, 55, 88]
y4 = [69, 50, 35, 100]
plt.plot(x, y1, marker='*', ms=10, label="a")
plt.plot(x, y2, marker='*', ms=10, label="b")
plt.plot(x, y3, marker='*', ms=10, label="c")
plt.plot(x, y4, marker='*', ms=10, label="d")
plt.xticks(rotation=45)
plt.xlabel("发布日期")
plt.ylabel("小说数量")
plt.title("80小说网活跃度")
plt.legend(loc="upper left")
# 在折线图上显示具体数值, ha参数控制水平对齐方式, va控制垂直对齐方式
for y in [y1, y2, y3, y4]:
    for x1, yy in zip(x, y):
        plt.text(x1, yy + 1, str(yy), ha='center', va='bottom', fontsize=20, rotation=0)
plt.savefig("a.jpg")
plt.show()

图形效果展示：

matplotlib绘制柱状图

1、绘制普通柱状图

# -*- coding:utf-8 -*-
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用黑体显示中文
# 构建数据
x = [1, 2, 3, 4]
y = [450, 500, 200, 1000]
# 绘图
plt.bar(x=x, height=y, label='书库大全', color='steelblue', alpha=0.8)
# 在柱状图上显示具体数值, ha参数控制水平对齐方式, va控制垂直对齐方式
for x1, yy in zip(x, y):
    plt.text(x1, yy + 1, str(yy), ha='center', va='bottom', fontsize=20, rotation=0)
# 设置标题
plt.title("80小说网活跃度")
# 为两条坐标轴设置名称
plt.xlabel("发布日期")
plt.ylabel("小说数量")
# 显示图例
plt.legend()
plt.savefig("a.jpg")
plt.show()

图形效果展示：

2、绘制多组柱状图

# -*- coding:utf-8 -*-
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用黑体显示中文
# 构建数据
x = ['2015', '2016', '2017', '2018', '2019']
y1 = [4500, 5000, 2000, 7000, 10000]
y2 = [5200, 7000, 5000, 9000, 11000]
# 绘图
plt.bar(x=x, height=y1, label='python', color='steelblue', alpha=0.8)
plt.bar(x=x, height=y2, label='java', color='indianred', alpha=0.8)
# 在柱状图上显示具体数值, ha参数控制水平对齐方式, va控制垂直对齐方式
for x1, yy in zip(x, y1):
    plt.text(x1, yy + 1, str(yy), ha='center', va='bottom', fontsize=20, rotation=0)
for x1, yy in zip(x, y2):
    plt.text(x1, yy + 1, str(yy), ha='center', va='bottom', fontsize=20, rotation=0)
# 设置标题
plt.title("python与java图书对比")
# 为两条坐标轴设置名称
plt.xlabel("年份")
plt.ylabel("销量")
# 显示图例
plt.legend()
plt.savefig("a.jpg")
plt.show()

图形效果展示：

3、绘制柱状图的条柱并列显示

# -*- coding:utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用黑体显示中文
# 构建数据
x = ['2015', '2016', '2017', '2018', '2019']
y1 = [4500, 5000, 2000, 7000, 10000]
y2 = [5200, 7000, 5000, 9000, 11000]
bar_width = 0.3
# 将X轴数据改为使用range(len(x_data), 就是0、1、2...
plt.bar(x=range(len(x)), height=y1, label='python', color='steelblue', alpha=0.8, width=bar_width)
# 将X轴数据改为使用np.arange(len(x_data))+bar_width,
# 就是bar_width、1+bar_width、2+bar_width...这样就和第一个柱状图并列了
plt.bar(x=np.arange(len(x)) + bar_width, height=y2, label='java', color='indianred', alpha=0.8, width=bar_width)
# 在柱状图上显示具体数值, ha参数控制水平对齐方式, va控制垂直对齐方式
for x1, yy in enumerate(y1):
    plt.text(x1, yy + 1, str(yy), ha='center', va='bottom', fontsize=20, rotation=0)
for x1, yy in enumerate(y2):
    plt.text(x1 + bar_width, yy + 1, str(yy), ha='center', va='bottom', fontsize=20, rotation=0)
# 设置标题
plt.title("python与java对比")
# 为两条坐标轴设置名称
plt.xlabel("年份")
plt.ylabel("销量")
# 显示图例
plt.legend()
plt.savefig("a.jpg")
plt.show()

图形效果展示：

matplotlib绘制柱线混合图

1、绘制柱线混合图

# -*- coding:utf-8 -*-
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用黑体显示中文
# 构建数据
x = [2, 4, 6, 8]
y = [450, 500, 200, 1000]
# 绘图
plt.bar(x=x, height=y, label='书库大全', color='steelblue', alpha=0.8)
# 在柱状图上显示具体数值, ha参数控制水平对齐方式, va控制垂直对齐方式
for x1, yy in zip(x, y):
    plt.text(x1, yy + 1, str(yy), ha='center', va='bottom', fontsize=20, rotation=0)
# 设置标题
plt.title("80小说网活跃度")
# 为两条坐标轴设置名称
plt.xlabel("发布日期")
plt.ylabel("小说数量")
# 显示图例
plt.legend()
# 画折线图
plt.plot(x, y, "r", marker='*', ms=10, label="a")
plt.xticks(rotation=45)
plt.legend(loc="upper left")
plt.savefig("a.jpg")
plt.show()

图形效果展示：

总结

到此这篇关于Python数据分析之使用matplotlib绘制折线图、柱状图和柱线混合图的文章就介绍到这了,更多相关Python matplotlib绘制折线图 柱状图 柱线混合图内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！